一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法、微控单元及控制系统

摘要

本发明公开了一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法，属于控制技术领域，包括以下步骤：步骤一、对每个移动机器人硬件系统进行初始化设置，获得各个移动机器人的初始位置和姿态信息；步骤二、分析多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统，建立高阶非线性欧拉‑拉格朗日模型；步骤三、基于动力学和运动学结合设计自适应滑模力矩控制器，确定分群控制协议；步骤四、根据移动机器人的初始状态信息，利用步骤三的获得移动机器人的轨迹方程，进而将控制信息输送至执行模块，实现移动机器人的实时控制，然后设定各群组的轨迹方程，多移动机器人根据轨迹路线进行复合路径的轨迹跟踪，实现非完整约束多移动机器人多目标自主运行、协同配合。

说明书

技术领域

本发明属于控制技术领域，具体涉及一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法及系统。

背景技术

随着移动机器人应用的领域和范围的不断扩展以及实现产业自动化和智能化等新技术革命的迫切需要，多移动机器人由于其具有的单个机器人无法比拟的优越性，已越来越受到重视。其中，具有非完整约束的多移动机器人协同控制在自动导航车辆、公路调度系统和环境监测等应用场景下具有广泛的潜在应用和发展前景。非完整约束多移动机器人系统的协同原理和技术的相关研究是人工智能和智能机器人的国际前沿研究课题,也是多移动机器人开发研究的热点和难点问题之一。

早期研究人员已有的工作专注于非完整约束多移动机器人系统的单目标追踪任务，即开发的控制协议使所有机器人收敛于相同的状态，然而，现代工业生产趋向于规模化、智能化和细化策略，多机器人要完成的任务和目标系统处理是非常大和复杂的.同时为了应对无法预料的情况或在实践中出现的任何意外变化，机器人团队可能会到达不止一个一致的状态.由于此类系统受制于一组不可积约束，机械系统是欠驱动的，并且不满足Brockett光滑反馈稳定条件，即连续的控制器设计不能保证系统稳定，另一方面，拉格朗日动力学方程本身又具有时变、强耦合和非线性的动力学特征，这使得非完整约束多移动机器人控制系统的设计变得十分复杂。

滑模控制在处理扰动和不确定性方面具有独特的优势。但前提条件是系统参数已知。在实际应用中，当数据不精确、信息不完全时，很难得到控制系统的系统参数值。因此，当非完整约束多移动机器人系统参数未知时，滑模控制就难以适用了。另一方面，早期滑模控制的研究只考虑将运动学模型转换的信号作为非完整约束多移动机器人的输入，而现实场景中，力矩驱动输入通常更为合适。

发明内容

本发明的目的在于提供一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法。

基于上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明请求保护的第一个方面是：一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法，包括以下步骤：

步骤一、对每个移动机器人硬件系统进行初始化设置，获得各个移动机器人的初始位置和姿态信息；

步骤二、分析多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统，建立高阶非线性欧拉-拉格朗日模型：

上述动力学方程中

B

在上式中，ξ

步骤四、根据第

进一步地，步骤三、基于动力学和运动学结合设计自适应滑模力矩控制器，确定分群控制协议；

首先，对第

其中e

然后，引入滑模辅助向量ξ

其中α＞0为设计的正常数，β

定义滑模向量

s

给出分群控制协议

其中，K

自适应定律为

这里Λ

进一步地，设计步骤三自适应滑模力矩控制器前，对于多个移动机器人，可将机器人组成的团队进行分组，分组规则为：假设对于d个机器人组成的系统有一个对应的拓扑图

为实现多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统的复合轨迹追踪的控制，给出如下假设：假设每个

然后按照自适应力矩控制协议设定各群组移动机器人的轨迹方程，各移动机器人根据轨迹路线进行复合路径的轨迹跟踪，实现非完整约束多移动机器人多目标自主运行、协同配合，信息交互。

进一步地，各移动机器人根据轨迹路线进行复合路径的轨迹跟踪的过程为：

给定第l个小组机器人的参考轨迹

l＝1，2，…，k

本发明请求保护的第二个方面是：一种微控制单元，载有能执行上述控制方法的自适应力矩控制协议或程序。

本发明请求保护的第三个方面是：一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制系统，包括多个移动机器人，每个移动机器人包括电源模块、通讯模块、信息收集模块、控制模块和执行模块；所述控制模块设有权利要求5所述的微控单元；信息收集模块将收集到的信息输送至控制模块；控制模块将控制信息输出至执行模块，执行模块根据获得控制信息控制多个移动机器人的自主运动和协同配合，执行第一方面所述的控制方法；

进一步地，所述信息收集模块包括惯性传导器，所述惯性传导器搭载于移动机器人上，获得移动机器人的实时位置信息和姿态信息；所述执行模块上配置有编码器，能够实时获取电机的速度信息。

本发明请求保护的第四个方面是：一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的实现网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法。

本发明请求保护的第五个方面是：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

本申请可用于多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统的复合轨迹追踪的控制，通过将设计的运动控制器信号嵌入到自适应力矩控制协议中，基于非完整约束移动机器人邻居的相对位置和相对速度信息，实现了多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统多目标任务的自主运行和协同配合；对具有不确定参数的非完整约束多机器人系统同样适用，控制系统的系统参数不需要精确计算，这里参数的真实值通过设计的一个估计器来代替，保证系统追踪误差收敛于0，即各个小组的移动机器人与各自参考轨迹路径和速度的一致，实现了多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统的复合轨迹追踪的控制。

本发明不需要对网络拉普拉斯矩阵的特征值等代数条件严格限制，仅依赖于一种简单的网络拓扑结构，即实现了最终目标的行为控制，克服了以往网络化的分群控制对系统代数结构与控制增益的严格限制等缺点，适用的实际情况更为普遍。

附图说明

图1为本发明多机器人系统框图；

图2为非完整约束移动机器人的简图；

图3为拓扑图的演示；

图4为复合轨迹追踪的效果图；

图5为速度输出响应的效果图。

具体实施方式

实施例1

一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法，包括以下步骤：

步骤一、对每个移动机器人硬件系统进行初始化设置，获得各个移动机器人的初始位置和姿态信息。

步骤二、分析多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统：根据系统动力学可知，多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统为高阶非线性欧拉-拉格朗日形式，系统的模型为：

这里

第i个移动机器人的运动约束方程可以写为

在上式中，ξ

步骤三、将机器人组成的团队进行分组，假设对于d个机器人组成的系统有一个对应的拓扑图

记系统(1)的广义坐标为q

其中ξ

对于d个非完整移动多机器人组成的系统，称

为实现多组非完整约束两轮驱动的移动机器人系统的复合轨迹追踪的控制，给出如下假设：假设每个

这里x，y∈R

根据公式(3)，动力学方程与动力学参数呈线性关系，通过动力学方程直接求出回归矩阵的表达式，这里参数的真实值由设计的一个估计器来代替，保证系统追踪误差渐进接近于0。

下面对如何实现轨迹跟踪目标进行说明。给定第l个小组机器人的参考轨迹

l＝1，2，…，k，

步骤四、基于动力学和运动学结合的自适应力矩控制器的设计

首先，位置误差表示为

i＝1，2，…，d，

对第

得到

下面，引入滑模辅助向量ξ

其中α＞0为设计的正常数，β

得到

定义滑模向量

s

结合公式(2)～(11)，给出分群控制协议

其中，K

这里Λ

将(12)，(13)代入系统(1),则系统(1)重写为

这里

通过设计可行的控制算法来消除多组移动机器人系统的复合轨迹追踪场景不同小组之间的相互影响。本质上非完整约束移动机器人是具有欠驱动特性的高阶非线性系统，另一个困难的问题受控的具有非完整约束行为的轮式移动机器人机器系统是欠驱动的，即运动状态在一个平面上有三个自由度，但在非完整约束下仅使用两个控制输入进行。该发明方案通过在控制算法中引入一个封装在运动控制器中的平滑运动参考向量，保证了系统的预先定义的瞬态性能。所采用的网络满足单向信息传输，结构稳定，融合多子群，更好地描述了工程应用中复杂分组追踪任务的实际情况。

步骤五、实现非完整约束多移动机器人多目标自主运行、协同配合

对第

设定各群组的轨迹方程，多移动机器人根据轨迹路线进行复合路径的轨迹跟踪，实现非完整约束多移动机器人多目标自主运行、协同配合，信息交互的内容遵循的规律为：组别间信息传输符合步骤二的入度平衡规则。

实施例2

一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制系统，如图1所示，包括多个移动机器人，每个移动机器人包括电源模块、通讯模块、信息收集模块、控制模块和执行模块，每个移动机器人上搭载有惯性传导器，用于获得移动机器人的实时位置信息L和姿态信息P；执行模块上配置有编码器，能够实时获取电机的速度信息V；所述控制模块设有微控单元，所述的微控单元载有设有多组非完整约束的自适应力矩控制协议，自适应力矩控制协议用于实现实施例1的控制方法；信息收集模块将收集到的信息输送至控制模块，控制模块将控制信息输出至执行模块，执行模块根据获得控制信息控制多个移动机器人的自主运动和协同配合，从而实现了网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法。

实施例3

采用实施例1的控制方法对由三个分群、八个非完整约束多移动机器人系统构成的网络模型进行了实验。这里，图2为非完整约束移动机器人的简图，有向网络拓扑图

选取的参数如下

m

m

在网络拓扑

实施例4

一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如实施例1中所述的一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法中的任一步骤。

进一步地，实施例1中所述的一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法过程可被实现为计算机软件程序。例如，本实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行所述方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

实施例5

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例1中所述的实现一种网络化非完整约束多机器人分群一致追踪控制方法中的任一步骤。

本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，本发明有效克服了现有技术中的不足，且具高度产业利用价值。上述实施例的作用在于说明本发明的实质性内容，但并不以此限定本发明的保护范围。本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和保护范围。